農(nóng)業(yè)碳排放研究進(jìn)展及煙草農(nóng)業(yè)碳計(jì)量研究展望

賈明軍 夏鵬亮 黃勇 文濤 向修志 彭五星 徐祥玉 周劍雄 申國(guó)明 高林

摘要：為扎實(shí)推進(jìn)我國(guó)綠色低碳發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型，早日實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，各行各業(yè)均在積極響應(yīng)。我國(guó)是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大國(guó)，同時(shí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生的碳排放數(shù)量龐大，存在巨大的固碳減排潛力，準(zhǔn)確核算農(nóng)業(yè)碳排放、構(gòu)建完善的碳排放核算體系，對(duì)我國(guó)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)降碳目標(biāo)至關(guān)重要。本文探討了農(nóng)業(yè)碳排放的主要來源，并從外部環(huán)境（經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)集聚、技術(shù)進(jìn)步和貿(mào)易條件效應(yīng)）和農(nóng)業(yè)種植（生態(tài)環(huán)境因子和農(nóng)田管理措施）2個(gè)方面分析其影響因素，對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程與碳通量測(cè)定方法、農(nóng)業(yè)碳排放核算方法（碳效應(yīng)分析、碳足跡分析和農(nóng)業(yè)碳排放效率測(cè)算研究與模型應(yīng)用）、農(nóng)業(yè)碳排放交易等方面的研究進(jìn)行歸納梳理，最后將農(nóng)業(yè)大范疇的碳排放研究方法遷移至煙草農(nóng)業(yè)中，并結(jié)合我國(guó)煙草生產(chǎn)實(shí)際，對(duì)其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的碳排放計(jì)量研究進(jìn)行建議與展望，以期為今后煙草農(nóng)業(yè)碳排放研究以及煙葉生產(chǎn)固碳減排技術(shù)策略的制定奠定基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)碳排放；碳排放效率；碳計(jì)量；碳排放交易；煙草

中圖分類號(hào)：S181文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1002-1302（2023）16-0009-09

收稿日期：2022-12-15

基金項(xiàng)目：中國(guó)煙草總公司重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目（編號(hào)：110202102040）。

作者簡(jiǎn)介：賈明軍（1996—），男，甘肅靖遠(yuǎn)人，碩士研究生，主要從事煙草生態(tài)與煙葉品質(zhì)分析研究。E-mail：2047802815@qq.com。

通信作者：申國(guó)明，碩士，研究員，主要從事煙草栽培研究，E-mail：shenguoming@caas.cn；高 林，碩士，副研究員，主要從事煙草生態(tài)與資源利用研究，E-mail：gaolin@caas.cn。

氣候問題與人類生產(chǎn)、生活等各個(gè)方面密切相關(guān)，而大氣中CO₂濃度的快速升高是致使氣候發(fā)生變化的最主要因素。在人們逐漸認(rèn)識(shí)到全球變暖所帶來的危害后，大多數(shù)國(guó)家和地區(qū)都將減少溫室氣體排放作為共同的治理目標(biāo)，并簽訂了相關(guān)條約予以應(yīng)對(duì)，如1992年的《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》、1997年的《京都議定書》和2015年的《巴黎協(xié)定》^［1-2］。氣候變化于我國(guó)而言，是挑戰(zhàn)又是機(jī)遇^［3］。我國(guó)是人口超級(jí)大國(guó)，也是世界上最大的碳排放國(guó)。對(duì)此，習(xí)總書記提出，中國(guó)將力爭(zhēng)于 2030 年前二氧化碳排放達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取 2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和^［4］。其中“碳達(dá)峰”是指國(guó)家、城市或企業(yè)等某個(gè)主體人為碳排放量達(dá)到最大值，此后將不斷減少的過程?！疤贾泻汀币卜Q“CO₂凈零排放”，即“在規(guī)定時(shí)期內(nèi)，人為 CO₂移除在全球范圍抵消人為 CO₂排放量時(shí)的狀態(tài)”^［5］。農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支柱產(chǎn)業(yè)，但同時(shí)也是繼工業(yè)之后的第二大溫室氣體排放源。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的碳排放約占全國(guó)總碳排放量的17%，極大地助推了氣候變暖，農(nóng)業(yè)降碳減排刻不容緩^［6］。低碳循環(huán)經(jīng)濟(jì)因其自身優(yōu)勢(shì)，使得低碳農(nóng)業(yè)成為包含低碳生產(chǎn)、生態(tài)保護(hù)與氣候調(diào)節(jié)于一體的有機(jī)發(fā)展模式，同時(shí)也是我國(guó)減緩溫室氣體排放，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵所在^［7］。我國(guó)煙草種植歷史悠久且種植產(chǎn)區(qū)分布廣范，從中溫帶到亞熱帶地區(qū)均有種植。煙草種植面積與總產(chǎn)量均位居世界首位。但隨著低碳經(jīng)濟(jì)與低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展，煙草產(chǎn)業(yè)也必須走降碳的發(fā)展路線。在此環(huán)境背景下，如何確保煙草在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位，實(shí)現(xiàn)行業(yè)自身發(fā)展，又達(dá)到低碳減排的目標(biāo)，就必須統(tǒng)籌整個(gè)煙草生產(chǎn)加工全過程，尤其要改善煙草的種植過程。煙草農(nóng)業(yè)低碳減排策略的制定，明確其生產(chǎn)全過程的具體碳排放值是前提，而對(duì)煙草農(nóng)業(yè)全過程進(jìn)行碳計(jì)量，就要先明確碳排放的源頭和影響因素，并找出合適的測(cè)定方法，準(zhǔn)確測(cè)定各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的碳排放值。但目前就煙草農(nóng)業(yè)碳排放的研究鮮有報(bào)道，須借助其他作物或產(chǎn)業(yè)的計(jì)量方法來探索適用于煙草的碳計(jì)量方法體系。因此，本文對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放來源及影響因素、農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程與碳通量測(cè)定、農(nóng)業(yè)碳排放核算方法、農(nóng)業(yè)碳排放交易研究等進(jìn)行綜合歸納并梳理現(xiàn)有研究成果，以期對(duì)未來煙草的種植管理提供參考，助力煙草農(nóng)業(yè)走向低碳環(huán)保、經(jīng)濟(jì)可持續(xù)的發(fā)展道路。

1 農(nóng)業(yè)碳排放來源及影響因素

1.1 農(nóng)業(yè)碳排放來源

農(nóng)業(yè)碳排放源頭具有多樣性，主要的來源有農(nóng)作物種植期間因各種農(nóng)用物料投入品、農(nóng)業(yè)勞作時(shí)的化石能源消耗和農(nóng)業(yè)廢棄物處理等環(huán)節(jié)產(chǎn)生的碳排放^［8］；水稻類作物田間生長(zhǎng)期間產(chǎn)生的甲烷及農(nóng)田土壤呼吸排放的二氧化碳、氧化亞氮類物質(zhì)^［9］；動(dòng)物飼養(yǎng)及糞便處理時(shí)產(chǎn)生的碳排放，其中反芻動(dòng)物腸道發(fā)酵產(chǎn)生的碳排放尤為明顯^［10］。近年來，隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化和集約化程度的不斷提高以及化肥、農(nóng)藥等物料的大量使用，加劇了農(nóng)田環(huán)境污染，同時(shí)也增加了二氧化碳的排放。如張揚(yáng)等對(duì)我國(guó)1991—2019年全國(guó)主要糧食作物生產(chǎn)時(shí)投入的農(nóng)用物資進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)近幾十年內(nèi)我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)業(yè)技術(shù)逐步發(fā)展的背后，碳排放總量也在逐年加大。其中，化肥施用產(chǎn)生的碳排放量最大，農(nóng)膜與機(jī)械油耗的碳排放量也在快速增加^［11］。就局部地區(qū)而言，劉楊等分析了山東省2000—2020年農(nóng)業(yè)碳排特征，發(fā)現(xiàn)該省各農(nóng)業(yè)碳排放來源中農(nóng)資投入產(chǎn)生的碳排放量最高，其次是畜禽養(yǎng)殖，最后是農(nóng)田土壤利用。其中化肥產(chǎn)生的碳排放在農(nóng)資投入中占比最大，其次為農(nóng)膜、灌溉和農(nóng)用柴油，農(nóng)藥占比略小^［12］。曹俊文等對(duì)江西省農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行測(cè)算，發(fā)現(xiàn)該省近20年來農(nóng)業(yè)碳排放總量逐年升高，各碳源排放量表現(xiàn)為化肥＞農(nóng)藥＞農(nóng)膜＞農(nóng)用柴油＞灌溉，且化肥的碳排量大于其余幾種碳源碳排量之和^［13］。

綜上可知，農(nóng)業(yè)碳排放的源頭主要包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中因各種能源物資的消耗而產(chǎn)生的碳排放，此外還應(yīng)包括農(nóng)作物自身的呼吸作用、土壤呼吸和農(nóng)業(yè)廢棄物分解等過程中產(chǎn)生的碳排放。需要注意的是，就農(nóng)作物自身特點(diǎn)而言它既是碳源又是碳匯，需要綜合考慮農(nóng)業(yè)碳排放的源頭及其影響因素。

1.2 農(nóng)業(yè)碳排放與外部環(huán)境的關(guān)系

1.2.1 農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的關(guān)系 依據(jù)研究范圍劃分，目前關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究有兩大類，一方面從農(nóng)業(yè)大范圍整體出發(fā)，李國(guó)志等分析農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素時(shí)利用LMDI模型進(jìn)行分解，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是其最主要的驅(qū)動(dòng)因素，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展雖然在一定時(shí)間段內(nèi)會(huì)增加農(nóng)業(yè)碳排放量，但從整體來看是改善環(huán)境的重要保障；其次是技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)變化，其中技術(shù)進(jìn)步有利于減少農(nóng)業(yè)碳排放，而農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化則加劇了碳排放^［14］。顏廷武等認(rèn)為，我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度之間的關(guān)系為有雙拐點(diǎn)的倒“N”形^［15］。另一方面在局部地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放研究中，吳金鳳等對(duì)寧夏回族自治區(qū)鹽池縣和山東省平度市進(jìn)行核算，對(duì)比2個(gè)縣域尺度上的農(nóng)業(yè)碳排放環(huán)境庫茲涅茨曲線，發(fā)現(xiàn)前者處于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的初期，而后者處于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的后期。綜合效應(yīng)表明，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在短期內(nèi)會(huì)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)碳排放量的增加，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度分析有益于改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境^［16］。

1.2.2 農(nóng)業(yè)碳排放與產(chǎn)業(yè)集聚間的關(guān)系 紀(jì)玉俊等認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)使相同行業(yè)及其關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)成本與勞動(dòng)力投入減少，同時(shí)大大降低產(chǎn)品運(yùn)輸過程中的能源消耗量，提高能源利用率，進(jìn)而減少碳排放^［17］。胡中應(yīng)等認(rèn)為，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度與碳排放總量之間的關(guān)系屬于倒“U”形關(guān)系，而與碳排放強(qiáng)度之間屬于正“N”形關(guān)系^［18］。同樣，賀青等研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)聚集水平與農(nóng)業(yè)碳排放量之間符合倒“U”形曲線^［19］。田云等認(rèn)為，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)凈碳效應(yīng)之間呈現(xiàn)正“N”形關(guān)系^［20］。而程琳琳等研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)碳效率的影響會(huì)因地域間經(jīng)濟(jì)的不同而有所差異。沿海地域提高產(chǎn)業(yè)集聚程度會(huì)顯著改善農(nóng)業(yè)碳效率，而西北地區(qū)提高產(chǎn)業(yè)集聚程度后農(nóng)業(yè)碳效率會(huì)出現(xiàn)先改善后逐步惡化的現(xiàn)象^［21］。

1.2.3 農(nóng)業(yè)碳排放與技術(shù)進(jìn)步間的關(guān)系 高鳴等發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步在我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放績(jī)效中起到最主要的貢獻(xiàn)作用^［22］。胡川等研究表明，農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響起到負(fù)向調(diào)節(jié)作用且效果顯著^［23］。而楊鈞認(rèn)為，短期內(nèi)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步會(huì)使農(nóng)業(yè)碳排放的總量增加，但隨著勞動(dòng)力成本的不斷升高，對(duì)降低農(nóng)業(yè)碳排放的積極影響會(huì)越發(fā)明顯^［24］。

1.2.4 農(nóng)業(yè)碳排放與貿(mào)易條件效應(yīng)間的關(guān)系 韓岳峰等研究發(fā)現(xiàn)，影響我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放變化的眾多因素中，按其貢獻(xiàn)率的大小排序?yàn)檫M(jìn)口效應(yīng)＞貿(mào)易條件效應(yīng)＞產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)＞出口反效應(yīng)＞能源效率效應(yīng)。此外，除產(chǎn)品本身的碳排放和產(chǎn)品制作時(shí)原材料、半成品等物資運(yùn)輸過程中產(chǎn)生的碳排放之外，我國(guó)人口規(guī)模效應(yīng)產(chǎn)生的碳排放量也較大，這部分的碳排放主要由人口流通時(shí)的交通運(yùn)輸產(chǎn)生^［25］。

綜合分析可知，經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和貿(mào)易條件等外部環(huán)境因素均會(huì)影響我國(guó)的農(nóng)業(yè)碳排放。各研究所得出的影響重要程度雖各有所不同，但整體存在一個(gè)共同點(diǎn)，即正“Ｎ”形關(guān)系較明顯，即當(dāng)上述條件不斷優(yōu)化、發(fā)展和提升時(shí)，農(nóng)業(yè)碳排放表現(xiàn)出“先增、后減、再增”的階段式變化。因此，從大環(huán)境對(duì)我國(guó)碳排放進(jìn)行調(diào)控時(shí)，需準(zhǔn)確把握調(diào)節(jié)方向與調(diào)節(jié)力度，使各因素的影響程度處于最優(yōu)的范圍內(nèi)對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)低碳減排效果會(huì)更加明顯。

1.3 農(nóng)業(yè)碳排放與種植相關(guān)因素的關(guān)系

1.3.1 生態(tài)環(huán)境因子對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響 農(nóng)業(yè)碳排放除受外部環(huán)境影響外，生態(tài)環(huán)境因子也會(huì)影響農(nóng)業(yè)碳排放，尤其通過影響土壤呼吸碳排放來影響農(nóng)業(yè)碳排放。土壤呼吸過程復(fù)雜，有自養(yǎng)型呼吸和異養(yǎng)型呼吸之分。其中，自養(yǎng)呼吸包括根呼吸和根際微生物的呼吸，異養(yǎng)呼吸包括動(dòng)物呼吸和土壤微生物呼吸。眾多研究結(jié)果表明，土壤的溫濕度是影響土壤呼吸最主要的因子^［26-28］。其中土壤溫度會(huì)對(duì)土壤微生物的群落活性、酶活性、有機(jī)質(zhì)的分解進(jìn)程、根系的生長(zhǎng)代謝等造成影響，進(jìn)而對(duì)土壤呼吸速率產(chǎn)生影響^［29-30］。CO₂排放通量在一定溫度范圍內(nèi)與土壤溫度呈極顯著正相關(guān)關(guān)系^［31］。增溫處理下，土壤CO₂的排放會(huì)因增溫時(shí)長(zhǎng)的不同表現(xiàn)出差異。如短期增溫會(huì)使大氣和土壤的溫度同步增加，有利于增加土壤微生物數(shù)量及其相關(guān)酶活性，進(jìn)而促進(jìn)土壤CO₂的排放^［32-33］；而長(zhǎng)期增溫則會(huì)抑制土壤CO₂的釋放^［34］。關(guān)于濕度對(duì)土壤呼吸的影響，有研究結(jié)果表明，旱作農(nóng)田中的土壤呼吸速率與土壤水分呈正相關(guān)關(guān)系^［35］；森林土壤CO₂排放量隨土壤濕度增加而顯著增加^［36］；而水稻田中土壤呼吸速率與土壤水分負(fù)相關(guān)^［37］。另有田間試驗(yàn)結(jié)果表明，土壤水分只在其含量過高或過低時(shí)對(duì)土壤呼吸有抑制作用^［38-39］。

土壤微生物群落作為影響土壤碳排放的重要因子，除了會(huì)受溫度變化帶來的影響外，對(duì)土壤微環(huán)境的改變也較敏感，土壤受到擾動(dòng)后其碳循環(huán)也會(huì)發(fā)生變化^［40-41］。土壤微生物活性增強(qiáng)時(shí)，會(huì)加速土壤有機(jī)質(zhì)的分解，進(jìn)而增加土壤CO₂排放量^［42］。此外，土壤碳排放還會(huì)受到土壤pH值、地表植被覆蓋率、土壤質(zhì)地、農(nóng)作物間作等因素的影響^［43］。

1.3.2 農(nóng)田管理對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響 目前，廣泛應(yīng)用于種植業(yè)的碳減排措施有推廣免耕、合理施肥、秸稈還田、優(yōu)化田地水分管理等。如董紅敏等研究發(fā)現(xiàn)，單位面積的稻田甲烷排放量和氧化亞氮排放量經(jīng)間歇灌溉、施用緩釋肥或長(zhǎng)效肥料等管理措施后，分別減少約30%、50%～70%，減排效果顯著^［44］。袁偉玲等也發(fā)現(xiàn)，間歇式灌溉可有效抑制溫室氣體的排放^［45］。秦曉波等發(fā)現(xiàn)，”免耕-高茬-還田“田間種植模式下的雙季稻可以實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)降碳的優(yōu)良成效^［46］。周杏等研究發(fā)現(xiàn)，湖北省各區(qū)域均適合間歇灌溉、適量施肥和機(jī)械耕作的種植模式，同時(shí)結(jié)合不同的地理位置適宜選擇不同的輪作種植模式^［47］。堯波等研究發(fā)現(xiàn)，化肥和農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用是近年來江西省農(nóng)業(yè)碳排放量不斷增加的主要原因，相反，生產(chǎn)效率、結(jié)構(gòu)和勞動(dòng)力等因素則會(huì)使農(nóng)業(yè)碳排放受到抑制^［48］。李波等認(rèn)為，效率因素、結(jié)構(gòu)因素和勞動(dòng)力規(guī)模大小等均會(huì)對(duì)碳排放起到一定的抑制作用^［49］。吳賢榮等研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)碳排放效率的正向影響因素為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、耕地占有比例和自然災(zāi)害下的農(nóng)業(yè)受災(zāi)情況，而勞動(dòng)力受教育程度及當(dāng)?shù)氐膶?duì)外開放程度則有相反的效果^［50］。

由此可知，影響我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放因素眾多，包括農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)集聚、技術(shù)進(jìn)步、貿(mào)易條件及農(nóng)業(yè)種植相關(guān)的各個(gè)環(huán)節(jié)等均可影響碳排放量。但各研究結(jié)果基于的研究方向與側(cè)重點(diǎn)不同，數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)質(zhì)量不同，分析處理和檢驗(yàn)核算的方法也不同，從而得到的影響因素各有差異。因此，需要綜合考量各影響因素的相互作用關(guān)系和影響重要程度，構(gòu)建合理而完善的碳排放核算體系，對(duì)于促進(jìn)農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)固碳減排具有重要意義。

2 農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程與碳通量測(cè)定

2.1 農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程

不同尺度的碳循環(huán)其基本過程大體相似，均是在空氣、植被和土壤等碳庫間在綠色植物、動(dòng)物和微生物等相互作用下，以碳的不同形式不斷流動(dòng)和積累的循環(huán)過程。而農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)過程則會(huì)因人類活動(dòng)等主觀調(diào)控使得碳在流動(dòng)過程中發(fā)生定向變化和發(fā)展。田間生長(zhǎng)期，農(nóng)作物既有光合作用的CO₂固定，又有各種呼吸途徑或擾動(dòng)作用下的CO₂釋放^［51］。其中，光合作用是綠色植物的葉綠體在光照條件下將CO₂和H₂O轉(zhuǎn)化為碳水化合物并釋放O₂的過程。因此，植物光合固碳是綠色植物物質(zhì)生產(chǎn)的基礎(chǔ)，為整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)提供原始動(dòng)力，屬于碳匯環(huán)節(jié)。而生態(tài)系統(tǒng)呼吸包括植物呼吸和土壤呼吸，其呼吸作用是分解有機(jī)物釋放CO₂的過程，屬于碳源環(huán)節(jié)^［52］。因此，掌握農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的CO₂交換特征及其影響因素，是明確農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)與大氣環(huán)境之間的碳循環(huán)過程機(jī)理的前提和關(guān)鍵所在，同時(shí)也為評(píng)價(jià)農(nóng)田碳源/碳匯屬性及其強(qiáng)度，建立農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)模型模擬提供科學(xué)依據(jù)^［53］。

煙草生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程也包括光合作用的碳固定過程和呼吸作用的碳排放過程。這2個(gè)過程既相對(duì)獨(dú)立又相互依存，都會(huì)受到氣候、土壤和植物生理生態(tài)等要素變化的影響，同時(shí)人類活動(dòng)的干預(yù)和調(diào)節(jié)也會(huì)對(duì)其造成影響。因此，分析煙草生長(zhǎng)過程中碳吸收與碳排放的變化關(guān)系，明確各因素對(duì)煙草生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的影響程度，是準(zhǔn)確計(jì)量煙草在生長(zhǎng)過程中碳排放的重要環(huán)節(jié)。但現(xiàn)有關(guān)于煙草光合作用的研究大多為田間生長(zhǎng)階段自然環(huán)境^［54-57］和種植方式^［58-59］等因素對(duì)光合效率的影響，而關(guān)于碳排放影響因素及光合作用下固碳效應(yīng)的研究較少。

2.2 農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)碳通量測(cè)定方法

用于農(nóng)田氣體通量測(cè)定的方法主要有箱式法和微氣象學(xué)法，其中微氣象學(xué)法包含渦度相關(guān)法、波文比法、弛豫渦旋積累法、通量梯度法和質(zhì)量平衡法等^［60-61］。此外，擴(kuò)散法、固定探頭法和氣體井法也常被用于土壤碳通量的測(cè)定^［62］。但目前在生態(tài)系統(tǒng)碳通量的測(cè)定研究中，微氣象學(xué)法的渦度相關(guān)法運(yùn)用最廣泛。

2.2.1 箱式法 箱式法依據(jù)其箱體內(nèi)的氣體是否流動(dòng)，分為動(dòng)態(tài)箱法和靜態(tài)箱法2種方式。其中，靜態(tài)箱法在觀測(cè)期間箱體內(nèi)無空氣流動(dòng)，需每隔一段時(shí)間對(duì)箱體內(nèi)的氣體進(jìn)行手動(dòng)采樣，并用氣相色譜儀進(jìn)行濃度分析。而動(dòng)態(tài)箱法在觀測(cè)期間箱體內(nèi)的氣體在不斷的流動(dòng)，用氣體自動(dòng)分析儀將進(jìn)氣口和出氣口相連形成循環(huán)氣路后完成自動(dòng)檢測(cè)^［63］。箱式法因其簡(jiǎn)單、快捷且經(jīng)濟(jì)的優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于低矮植被生態(tài)系統(tǒng)碳交換量的直接觀測(cè)^［64］但是該方法受箱體尺寸、基座插入土壤的深度、觀測(cè)持續(xù)時(shí)間、通量計(jì)算模型等因素的影響^［65-67］。

2.2.2 渦度相關(guān)法 渦度相關(guān)技術(shù)是美國(guó)LI-COR公司推出的一套運(yùn)用微氣象學(xué)理論對(duì)能量物質(zhì)通量進(jìn)行測(cè)定的設(shè)備，主要被用來測(cè)定CH₄、N₂O等微量氣體，CO₂、H₂O 等大量氣體，以及熱量的生態(tài)系統(tǒng)-大氣界面物質(zhì)和能量的交換通量^［68］。渦度相關(guān)法因測(cè)定持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、觀測(cè)結(jié)果連續(xù)、可有效避免密閉觀測(cè)系統(tǒng)帶來的誤差而被廣泛用于不同尺度陸地生態(tài)系統(tǒng)碳平衡估算。孫小祥等在我國(guó)長(zhǎng)三角地區(qū)采用渦度相關(guān)技術(shù)對(duì)該區(qū)域典型稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行連續(xù)觀測(cè)近1年，發(fā)現(xiàn)稻麥輪作下的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)固碳能力強(qiáng)且影響凈碳交換的主要環(huán)境因子存在晝夜差異。白天光合有效輻射的影響更明顯，而夜晚的主要環(huán)境影響因子是溫度，兩者之間表現(xiàn)為顯著的指數(shù)相關(guān)關(guān)系^［69］。同樣的技術(shù)檢測(cè)下，許琰等在新疆維吾爾自治區(qū)石河子市棉花主產(chǎn)區(qū)對(duì)覆膜滴灌棉田的CO₂通量進(jìn)行測(cè)定，發(fā)現(xiàn)氣溫是該區(qū)域棉田生態(tài)系統(tǒng)凈碳交換的主要影響因素，對(duì)其起促進(jìn)作用^［70］。王尚明等連續(xù)觀測(cè)稻田生態(tài)系統(tǒng)的CO₂通量1年后，發(fā)現(xiàn)水稻生長(zhǎng)季稻田生態(tài)系統(tǒng)的總CO₂通量為負(fù)值，表現(xiàn)為碳匯，非生長(zhǎng)季表現(xiàn)為碳源。且整個(gè)稻田生態(tài)系統(tǒng)的CO₂通量存在明顯的日變化特征，整體表現(xiàn)為白天凈吸收的CO₂量大于夜間呼吸釋放的CO₂量^［71］。而徐昔保等認(rèn)為，太湖流域的稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)全年均表現(xiàn)為弱的碳匯效應(yīng)^［72］。李琪等發(fā)現(xiàn)安徽省壽縣的冬小麥/水稻生態(tài)系統(tǒng)在生長(zhǎng)季有較強(qiáng)的固碳能力，總體表現(xiàn)為碳匯效應(yīng)^［73］?？梢?，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的固碳效應(yīng)不僅會(huì)因該系統(tǒng)范圍內(nèi)種植的農(nóng)作物種類不同而存在差異，同時(shí)也會(huì)受到地域間的氣候、溫度等環(huán)境因素的影響。

3 農(nóng)業(yè)碳排放核算方法

經(jīng)文獻(xiàn)查閱發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)碳排放核算的一般步驟是先確定研究對(duì)象所處的系統(tǒng)范圍及其邊界，確定碳排放源頭并分析碳排放的主要影響因素，然后再確定轉(zhuǎn)換系數(shù)和測(cè)定方法，最后準(zhǔn)確測(cè)定各環(huán)節(jié)的碳排放量及整個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的總碳排放量。因此，農(nóng)業(yè)碳排放核算可以從投入視角開始，如確定農(nóng)作物在種植過程中，農(nóng)用塑料薄膜的消耗、農(nóng)藥化肥的施用、各種農(nóng)用機(jī)械的燃油消耗、人工電力的消耗等。同時(shí)，結(jié)合生長(zhǎng)期作物自身所在的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)特征整體分析碳效應(yīng)。核算過程依據(jù)分析結(jié)果的需要有農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)分析、農(nóng)業(yè)碳足跡分析和農(nóng)業(yè)碳排放效率測(cè)算等。在各研究中部分學(xué)者并未只對(duì)其中一種結(jié)果進(jìn)行測(cè)算，而是對(duì)其研究的生態(tài)系統(tǒng)碳排放進(jìn)行綜合分析，并給出了減排建議或?qū)笃谏钊胙芯窟M(jìn)行展望。同樣，對(duì)于煙草農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的碳排放核算，通過計(jì)算碳排放效率、進(jìn)行碳效應(yīng)核算可分析煙草在種植階段相應(yīng)的碳效應(yīng)水平、煙草農(nóng)業(yè)的碳效應(yīng)結(jié)構(gòu)及對(duì)應(yīng)的影響因素，進(jìn)而為煙草生產(chǎn)固碳減排提供理論依據(jù)。

3.1 農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)分析

農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)包括碳源效應(yīng)、碳匯效應(yīng)和凈碳效應(yīng)^［74］。羅懷良從研究視角、研究進(jìn)展和研究改進(jìn)建議3個(gè)部分對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)碳源效應(yīng)和碳匯效應(yīng)進(jìn)行綜述研究，其改進(jìn)建議中明確提出，農(nóng)業(yè)碳源/碳匯估算時(shí)數(shù)據(jù)來源要做到實(shí)地觀測(cè)與農(nóng)戶調(diào)查統(tǒng)計(jì)相結(jié)合，參數(shù)需進(jìn)行本土化處理，綜合計(jì)量農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)加工、流通消費(fèi)等環(huán)節(jié)的碳流通和種植養(yǎng)殖等關(guān)聯(lián)性產(chǎn)業(yè)碳源/碳匯效應(yīng)等^［75］。田云等為明確我國(guó)不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)凈碳水平，對(duì)我國(guó)31個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）的15種主要農(nóng)作物分23類碳源，分析其在1995—2010年的碳排量與碳匯量等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)我國(guó)各區(qū)域凈碳效應(yīng)差異顯著但農(nóng)業(yè)節(jié)能減排的整體成效可觀，其中黑龍江省、吉林省和廣西壯族自治區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳匯水平穩(wěn)居前三，西藏自治區(qū)、青海省和福建省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳匯水平最低^［76］。陳儒等對(duì)我國(guó)陜西省安塞縣進(jìn)行詳細(xì)的農(nóng)戶調(diào)查，發(fā)現(xiàn)該縣域不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項(xiàng)目的綜合碳效應(yīng)差異明顯，碳排放主要來源于農(nóng)資投入品和農(nóng)業(yè)廢棄物處理，生態(tài)林草類項(xiàng)目的碳匯貢獻(xiàn)率最大，約占總碳匯量的92.38%，其中土壤固碳量占79.17%，綜合碳效應(yīng)表現(xiàn)為凈碳匯效應(yīng)^［77］。

3.2 碳足跡分析

碳足跡是一種用來度量不同尺度下的某種產(chǎn)品或活動(dòng)在其整個(gè)生命周期內(nèi)CO₂排放量的方法，有直接碳排放與間接碳排放之分。通常用于碳足跡的計(jì)算方法有生命周期評(píng)價(jià)法和投入產(chǎn)出法2種，前者適用于微觀產(chǎn)品，后者適用于大尺度下的生態(tài)系統(tǒng)^［78］。目前關(guān)于農(nóng)業(yè)碳足跡的研究中，依據(jù)研究尺度或邊界的不同劃分為國(guó)家層面的大農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)、省級(jí)層面的中級(jí)生態(tài)系統(tǒng)和具體農(nóng)作物的小型生態(tài)系統(tǒng)3類。如段華平等對(duì)我國(guó)1990—2009年的碳足跡進(jìn)行估算，發(fā)現(xiàn)農(nóng)作物生產(chǎn)時(shí)化石能源的大量使用使得我國(guó)單位面積的碳足跡在逐年增加，且各?。ㄊ小^(qū)）間差異較明顯^［79］。尚杰等借助數(shù)學(xué)模型對(duì)我國(guó)31個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）的農(nóng)業(yè)碳排放效率進(jìn)行測(cè)算，并分析其主要的驅(qū)動(dòng)因素，發(fā)現(xiàn)在研究時(shí)間范圍內(nèi)我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放效率存在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征且關(guān)聯(lián)性在不斷增強(qiáng)，其主要驅(qū)動(dòng)因素為交通運(yùn)輸水平和第一產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值^［80］。

省級(jí)層面的中級(jí)生態(tài)系統(tǒng)因其研究范圍較小，近年來眾多學(xué)者對(duì)不同省份的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡進(jìn)行分析，同時(shí)對(duì)碳源/碳匯量進(jìn)行測(cè)度，有助于各省份了解其農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放特征與后期減排政策的制定和部署。主要涉及的省份有湖南^［81］、云南^［82］、山東^［83］、安徽^［84］、重慶^［85］、海南^［86］等。

具體農(nóng)作物的碳足跡分析中，以小麥和玉米2種主糧的研究最常見。王鈺喬等運(yùn)用生命周期評(píng)價(jià)法核算我國(guó)2005—2015年小麥和玉米的碳足跡，并通過模擬分析發(fā)現(xiàn)利用優(yōu)化肥料配比和降低農(nóng)藥使用量等方法可有效降低其碳足跡，具有明顯的減排潛力^［87］。而史磊剛等運(yùn)用農(nóng)戶生產(chǎn)調(diào)查法對(duì)我國(guó)華北平原冬小麥與夏玉米的碳足跡進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)該種植模式下的農(nóng)田碳足跡與氮肥施用量和電力消耗力量之間表現(xiàn)為正向相關(guān)^［88］。武寧等對(duì)小麥—玉米兩熟的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)耗碳足跡中化合物耗碳占比最大，其次為機(jī)、電、油的耗碳，秸稈耗碳可占有機(jī)耗碳的98.83%；固碳足跡中作物籽粒和秸稈的貢獻(xiàn)最大；整個(gè)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳排放表現(xiàn)為碳匯效應(yīng)^［89］。

3.3 農(nóng)業(yè)碳排放效率測(cè)算研究與模型應(yīng)用

目前就碳排放效率的定義主要分單一要素和全要素2種進(jìn)行歸類定義，但并未完全統(tǒng)一。如單一要素中就有碳生產(chǎn)率和碳排放強(qiáng)度2種，2種概念雖表述不同，但都能反映單位數(shù)量的CO₂排放與其產(chǎn)生的GDP之間的關(guān)系。而全要素定義時(shí)因其綜合考慮環(huán)境、能源與經(jīng)濟(jì)三者之間的關(guān)系，現(xiàn)得到眾多學(xué)者的認(rèn)可^［90］。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放效率研究中，劉勇等對(duì)比分析2002—2014年我國(guó)水稻主產(chǎn)省份的碳排放效率，發(fā)現(xiàn)單季稻的碳排放效率顯著高于雙季稻的碳排放效率^［91］?？琢⒌冗\(yùn)用指數(shù)分解法核算了馬鈴薯生產(chǎn)過程中的碳排放量，并將干物質(zhì)當(dāng)量折算為產(chǎn)量后與玉米和小麥進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)馬鈴薯的碳排放效率略小于玉米而明顯高于小麥^［92］。此外，不同學(xué)者基于不同省份制定各自省份的碳排放核算方法。如張景鳴等對(duì)黑龍江省農(nóng)業(yè)溫室氣體排放核算范圍進(jìn)行界定后確定了適用于當(dāng)?shù)氐暮怂阋蜃优c核算方法^［93］。胡永成等結(jié)合河南省的實(shí)際特征，對(duì)該省農(nóng)業(yè)溫室氣體清單的編制進(jìn)行調(diào)整^［94］。

農(nóng)業(yè)碳排放效率可表征在一定碳排放約束條件下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率水平，常用于測(cè)算碳排放效率的方法有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）、隨機(jī)前沿法（SFA）和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法（SNA）等，但均無法有效解決生產(chǎn)過程中存在的非期望產(chǎn)出，因此學(xué)者們積極參與模型的改進(jìn)，如田云等對(duì)湖北省進(jìn)行農(nóng)業(yè)碳排放效率測(cè)算及其空間差異特征分析時(shí)便采用改進(jìn)后的DEA-Malmquist分解法^［95］。同樣的指標(biāo)，王兆峰等將模型改進(jìn)為超效率SBM-DEA模型并與Malmquist指數(shù)結(jié)合，對(duì)湖南省2010—2016年14個(gè)州（市）進(jìn)行測(cè)算與分析^［96］。此外，對(duì)SBM模型的改進(jìn)與應(yīng)用也較常見。黃和平等使用SBM-Undesirable模型測(cè)算江西省農(nóng)用地生態(tài)效率及其時(shí)空差異特征^［97］。王帥等利用Super-SBM模型測(cè)算碳排放約束下的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率^［98］。王海飛以縣級(jí)為單位，選擇農(nóng)業(yè)碳排放值作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)，采用超效率SSBM模型實(shí)證分析安徽省的農(nóng)業(yè)碳效率水平^［99］。楊小娟等將非期望產(chǎn)出指標(biāo)設(shè)為農(nóng)業(yè)碳排放值后，借助SBM模型和Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)法測(cè)算甘肅省農(nóng)業(yè)環(huán)境效率和農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)^［100］。吳昊玥等采用GB-US-SBM 模型測(cè)算出2000—2019年我國(guó)30個(gè)省份的農(nóng)業(yè)碳排放松弛量，并結(jié)合實(shí)際測(cè)量值計(jì)算農(nóng)業(yè)碳排放效率^［101］。

綜上可知，不同學(xué)者針對(duì)不同區(qū)域的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，從碳效應(yīng)核算方法、模型改進(jìn)、數(shù)據(jù)分析方法等方面展開了眾多研究，不過由于各研究所涉及的范圍尺度、數(shù)據(jù)來源和各二級(jí)指標(biāo)不同，以及各碳源的碳排放轉(zhuǎn)化系數(shù)來源不一等原因，使得最終測(cè)算結(jié)果存在一定的差異。如何選用和改進(jìn)農(nóng)業(yè)碳排放效率的測(cè)算方法，使其更符合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)際顯得十分必要。

4 農(nóng)業(yè)碳排放交易研究

碳交易市場(chǎng)一詞來源于《京都議定書》框架的相關(guān)規(guī)定，是進(jìn)行溫室氣體排放權(quán)交易的市場(chǎng)^［102］。目前，為積極應(yīng)對(duì)全球氣候變化帶來的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)綠色低碳發(fā)展，我國(guó)北京、上海、廣東、深圳、重慶、天津、湖北、福建等8個(gè)?。ㄊ校┙?jīng)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)批準(zhǔn)正式確立為碳交易試點(diǎn)城市，主要涵蓋電力、鋼鐵、化工、建筑、有色金屬、造紙等關(guān)鍵行業(yè)。這些行業(yè)因其自身特點(diǎn)在碳減排方面具有巨大的潛力。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)加工過程中也會(huì)產(chǎn)生較多的碳排放，但當(dāng)下我國(guó)并未將其納入強(qiáng)制性控排體系，主要原因在于我國(guó)農(nóng)業(yè)溫室氣體排放測(cè)定時(shí)使用的測(cè)算方法覆蓋面不全、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)薄弱、測(cè)得的數(shù)據(jù)質(zhì)量低等^［103］。另外，我國(guó)人均耕地面積占比小且農(nóng)戶較分散，使得農(nóng)業(yè)碳減排項(xiàng)目少，減排成本高而效果差，加之缺少獨(dú)立的認(rèn)證機(jī)構(gòu)和權(quán)威監(jiān)管平臺(tái)，農(nóng)業(yè)碳交易市場(chǎng)的建立與發(fā)展障礙重重^［104］。

我國(guó)農(nóng)業(yè)碳交易方面的研究雖起步較晚，但國(guó)家層面積極提出應(yīng)對(duì)措施和政策，如在《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022）》中明確指出，我國(guó)要逐步推動(dòng)農(nóng)林碳匯加入到碳交易市場(chǎng)中，并設(shè)溫室氣體自愿減排項(xiàng)目，如畜牧業(yè)養(yǎng)殖和動(dòng)物糞便管理等均可申請(qǐng)加入。此外，眾多學(xué)者也對(duì)相關(guān)研究進(jìn)行了論述，并在農(nóng)業(yè)碳交易與國(guó)家政策的結(jié)合^{［105-106］}、農(nóng)業(yè)低碳化發(fā)展模式^{［107-113］}、實(shí)施農(nóng)業(yè)碳交易的優(yōu)點(diǎn)^［114］等方面給出眾多可供參考的方法和建議。與之相比，國(guó)外的農(nóng)業(yè)碳交易體系相對(duì)成熟，如新西蘭早在2008年就啟動(dòng)了包含農(nóng)業(yè)在內(nèi)的碳排放交易體系。美國(guó)政府則在芝加哥設(shè)立專門的氣候交易所，允許農(nóng)民通過拍賣自己的聚碳指標(biāo)來獲得收益。并設(shè)置碳交易的信貸額度，建立農(nóng)民聯(lián)合會(huì)對(duì)農(nóng)戶碳信用額進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，使碳交易與其他農(nóng)產(chǎn)品交易一樣^［115］。由此可知，農(nóng)業(yè)減排道路任重道遠(yuǎn)，亟需更多的研究來助力我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)早日加入碳市場(chǎng)交易體系。

5 煙草農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放計(jì)量研究展望

結(jié)合煙草農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際可知，煙草種植過程所需步驟繁多，其間需消耗大量的人力、物力和財(cái)力，由此也會(huì)產(chǎn)生不同強(qiáng)度的碳排放。如煙田耕犁、起壟、灌溉時(shí)各種農(nóng)用機(jī)械的燃油消耗和電力消耗；施肥、除草、病害防治時(shí)化肥農(nóng)藥的投入；苗床培育、小苗移栽、中耕培土、打頂抹杈等田間管理過程中的人工投入；煙葉采后烘烤階段煤炭等能源物料的消耗等。由此可知，煙草農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)碳源種類各異，且各物料的消耗量不同，與之對(duì)應(yīng)的碳排放量也存在差異，需分階段歸類統(tǒng)計(jì)并計(jì)算碳排放值。同時(shí)，涉及到煙田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程，要準(zhǔn)確分析煙草農(nóng)業(yè)碳排放情況需綜合考慮其生產(chǎn)全過程的碳源/碳匯效應(yīng)，因此可結(jié)合以下建議開展煙草農(nóng)業(yè)的碳計(jì)量研究：第一，分析煙草農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素，明確煙葉生產(chǎn)過程不同環(huán)節(jié)物資投入和能源投入的具體數(shù)量，其中物資投入包括生產(chǎn)時(shí)使用的化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等；能源投入包括生產(chǎn)時(shí)使用的煤炭、電、氣、油等能源物質(zhì)，然后結(jié)合各碳源的碳排放系數(shù)，綜合確定煙草農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入產(chǎn)生的碳排放。第二，分析煙草生長(zhǎng)過程中涉及的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)邊界及碳循環(huán)特征，確定煙株自身生命活動(dòng)的凈碳排放量、土壤呼吸產(chǎn)生的碳排放量，土壤有機(jī)物料固碳量等關(guān)鍵指標(biāo)。最后綜合分析各環(huán)節(jié)碳排放量，進(jìn)而準(zhǔn)確、全面測(cè)量整個(gè)煙草農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的碳排放量，明確其屬于碳源還是碳匯。在具體分析農(nóng)業(yè)碳排放效率時(shí)可依照煙草種植效率的測(cè)算方法，從投入產(chǎn)出角度出發(fā)，將物資投入、能源投入、人工投入等設(shè)為投入指標(biāo)，烤煙產(chǎn)值設(shè)為期望產(chǎn)出變量，碳排放值設(shè)為非期望產(chǎn)出變量，結(jié)合前人在測(cè)算時(shí)建立的各種數(shù)學(xué)模型，并適當(dāng)加以調(diào)整或變形，使其更加適用于煙草碳排放計(jì)量，最終得到煙草農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的碳排放情況。第三，根據(jù)煙草農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程各環(huán)節(jié)碳排放的計(jì)量結(jié)果，圍繞煙葉生產(chǎn)固碳減排目標(biāo)，針對(duì)性提出對(duì)應(yīng)的低碳減排措施和建議，改善煙葉生產(chǎn)技術(shù)，降低煙葉生產(chǎn)碳排放效率。同時(shí)，預(yù)估在碳交易市場(chǎng)中煙草農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所能扮演的角色，從而為煙草產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)兼顧經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境保護(hù)相協(xié)調(diào)的綠色、可持續(xù)發(fā)展提供理論和技術(shù)借鑒。

參考文獻(xiàn)：

［1］巢清塵，張永香，高 翔，等. 巴黎協(xié)定——全球氣候治理的新起點(diǎn)［J］. 氣候變化研究進(jìn)展，2016，12（1）：61-67.

［2］巢清塵.全球合作應(yīng)對(duì)氣候變化的新征程［J］. 科學(xué)通報(bào)，2016，61（11）：1143-1145.

［3］陳 迎.全球應(yīng)對(duì)氣候變化的中國(guó)方案與中國(guó)貢獻(xiàn)［J］. 當(dāng)代世界，2021（5）：4-9.

［4］習(xí)近平.在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)一般性辯論上的講話［J］. 中華人民共和國(guó)國(guó)務(wù)院公報(bào)，2020（28）：5-7.

［5］巢清塵.”碳達(dá)峰和碳中和“ 的科學(xué)內(nèi)涵及我國(guó)的政策措施［J］. 環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展，2021，46（2）：14-19.

［6］李 波.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)系的實(shí)證研究［J］. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào)，2012，21（2）：220-224.

［7］鄭遠(yuǎn)紅.低碳經(jīng)濟(jì)視角下我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展路徑創(chuàng)新［J］. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2014，35（3）：263-267.

［8］李迎春，林而達(dá)，甄曉林.農(nóng)業(yè)溫室氣體清單方法研究最新進(jìn)展［J］. 地球科學(xué)進(jìn)展，2007，22（10）：1076-1080.

［9］李勝利，金 鑫，范學(xué)珊，等. 反芻動(dòng)物生產(chǎn)與碳減排措施［J］. 動(dòng)物營(yíng)養(yǎng)學(xué)報(bào)，2010，22（1）：2-9.

［10］趙其國(guó)，錢海燕.低碳經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)發(fā)展思考［J］. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào)，2009，18（5）：1609-1614.

［11］張 揚(yáng)，李 涵，趙正豪.中國(guó)糧食作物種植變化對(duì)省際農(nóng)業(yè)碳排放量的影響研究［J/OL］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃. （2022-08-31）［2022-11-08］. http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.3513.S.20220831.1438.012.htmll.

［12］劉 楊，劉鴻斌.山東省農(nóng)業(yè)碳排放特征、影響因素及達(dá)峰分析［J］. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)（中英文），2022，30（4）：558-569.

［13］曹俊文，曹玲娟.江西省農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)算及其影響因素分析［J］. 生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2016，32（7）：66-68，167.

［14］李國(guó)志，李宗植.中國(guó)農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)碳排放因素分解實(shí)證分析——基于LMDI模型［J］. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2010（10）：66-72.

［15］顏廷武，田 云，張俊飚，等. 中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放拐點(diǎn)變動(dòng)及時(shí)空分異研究［J］. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2014，24（11）：1-8.

［16］吳金鳳，王秀紅.不同農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下的碳排放對(duì)比分析——以鹽池縣和平度市為例［J］. 資源科學(xué)，2017，39（10）：1909-1917.

［17］紀(jì)玉俊，趙 娜.產(chǎn)業(yè)集聚有利于提高能源效率嗎？——基于產(chǎn)業(yè)集聚度與對(duì)外開放水平的門檻回歸模型檢驗(yàn)［J］. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2016，18（4）：19-27.

［18］胡中應(yīng)，胡 浩.產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的影響［J］. 山東社會(huì)科學(xué)，2016（6）：135-139.

［19］賀 青，張 虎，張俊飚.農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)聚集對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的非線性影響［J］. 統(tǒng)計(jì)與決策，2021，37（9）：75-78.

［20］田 云，尹忞昊.產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)凈碳效應(yīng)的影響研究［J］. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2021（3）：107-117，188.

［21］程琳琳，張俊飚，何 可.農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳效率的影響研究：機(jī)理、空間效應(yīng)與分群差異［J］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，23（9）：218-230.

［22］高 鳴，宋洪遠(yuǎn).中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放績(jī)效的空間收斂與分異——基于Malmquist-luenberger指數(shù)與空間計(jì)量的實(shí)證分析［J］. 經(jīng)濟(jì)地理，2015，35（4）：142-148，185.

［23］胡 川，韋院英，胡 威.農(nóng)業(yè)政策、技術(shù)創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)系研究［J］. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題，2018（9）：66-75.

［24］楊 鈞.農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響——中國(guó)省級(jí)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)［J］. 軟科學(xué)，2013，27（10）：116-120.

［25］韓岳峰，張 龍.中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放變化因素分解研究——基于能源消耗與貿(mào)易角度的LMDI分解法［J］. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究，2013（4）：47-52.

［26］李 虎，邱建軍，王立剛.農(nóng)田土壤呼吸特征及根呼吸貢獻(xiàn)的模擬分析［J］. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2008，24（4）：14-20.

［27］張俊麗，廖允成，曾 愛，等. 不同施氮水平下旱作玉米田土壤呼吸速率與土壤水熱關(guān)系［J］. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2013，32（7）：1382-1388.

［28］鄧愛娟，申雙和，張雪松，等. 華北平原地區(qū)麥田土壤呼吸特征［J］. 生態(tài)學(xué)雜志，2009，28（11）：2286-2292.

［29］王 興，鐘澤坤，朱玉帆，等. 增溫和增雨對(duì)黃土丘陵區(qū)撂荒草地土壤呼吸的影響［J］. 環(huán)境科學(xué)，2022，43（3）：1657-1667.

［30］Han G X，Zhou G S，Xu Z Z，et al. Soil temperature and biotic factors drive the seasonal variation of soil respiration in a maize （Zea mays L.） agricultural ecosystem［J］. Plant and Soil，2007，291（1）：15-26.

［31］呂錦慧，武 均，張 軍，等. 不同耕作措施下旱作農(nóng)田土壤CH₄、CO₂排放特征及其影響因素［J］. 干旱區(qū)資源與環(huán)境，2018，32（12）：26-33.

［32］Bergner B，Johnstone J，Treseder K K.Experimental warming and burn severity alter soil CO₂flux and soil functional groups in a recently burned boreal forest［J］. Global Change Biology，2004，10（12）：1996-2004.

［33］Shi F S，Chen H，Chen H F，et al. The combined effects of warming and drying suppress CO₂and N₂O emission rates in an alpine meadow of the eastern Tibetan Plateau［J］. Ecological Research，2012，27（4）：725-733.

［34］杜 錕，李發(fā)東，涂 純，等. 模擬增溫對(duì)華北農(nóng)田土壤碳排放的影響［J］. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2020，39（4）：691-699.

［35］劉 爽，嚴(yán)昌榮，何文清，等. 不同耕作措施下旱地農(nóng)田土壤呼吸及其影響因素［J］. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2010，30（11）：2919-2924.

［36］徐星凱，段存濤，吳浩浩，等. 凍結(jié)強(qiáng)度和凍結(jié)時(shí)間對(duì)高寒區(qū)溫帶森林土壤微生物量、可浸提的碳和氮含量及N₂O和CO₂排放量的影響［J］. 中國(guó)科學(xué)（地球科學(xué)），2015，45（11）：1698-1716.

［37］Zhang T，Li Y F，Chang S X，et al. Responses of seasonal and diurnal soil CO₂effluxes to land-use change from paddy fields to Lei bamboo （Phyllostachys praecox） stands［J］. Atmospheric Environment，2013，77：856-864.

［38］Talmon Y，Sternberg M，Grünzweig J M. Impact of rainfall manipulations and biotic controls on soil respiration in Mediterranean and desert ecosystems along an aridity gradient［J］. Global Change Biology，2011，17（2）：1108-1118.

［39］Xu L K，Baldocchi D D，Tang J W. How soil moisture，rain pulses，and growth alter the response of ecosystem respiration to temperature［J］. Global Biogeochemical Cycles，2004，18（4）：GB4002.

［40］Zhang Q，Wu J J，Yang F，et al. Alterations in soil microbial community composition and biomass following agricultural land use change［J］. Scientific Reports，2016，6（1）：1-10.

［41］Zhao S C，Li K J，Zhou W，et al. Changes in soil microbial community，enzyme activities and organic matter fractions under long-term straw return in north-central China［J］. Agriculture，Ecosystems & Environment，2016，216：82-88.

［42］Chen J，Arafat Y，Wu L K，et al. Shifts in soil microbial community，soil enzymes and crop yield under peanut/maize intercropping with reduced nitrogen levels［J］. Applied Soil Ecology，2018，124：327-334.

［43］周怡寧. 氮素添加和種間互作對(duì)旱作農(nóng)田生產(chǎn)力和碳排放的影響及機(jī)制［D］. 蘭州：蘭州大學(xué)，2021.

［44］董紅敏，李玉娥，陶秀萍，等. 中國(guó)農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放與減排技術(shù)對(duì)策［J］. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2008，24（10）：269-273.

［45］袁偉玲，曹湊貴，程建平，等. 間歇灌溉模式下稻田CH₄和N₂O排放及溫室效應(yīng)評(píng)估［J］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2008，41（12）：4294-4300.

［46］秦曉波，李玉娥，萬運(yùn)帆，等. 耕作方式和稻草還田對(duì)雙季稻田CH₄和N₂O排放的影響［J］. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2014，30（11）：216-224.

［47］周 杏，李 晶，于書霞，等. 基于減排潛力與減排成本的水稻種植模式綜合評(píng)價(jià)——以湖北省為例［J］. 農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境學(xué)報(bào)，2017，34（6）：568-575.

［48］堯 波，鄭艷明，胡 丹，等. 江西省縣域農(nóng)業(yè)碳排放的時(shí)空動(dòng)態(tài)及影響因素分析［J］. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2014，23（3）：311-318.

［49］李 波，張俊飚，李海鵬. 中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放時(shí)空特征及影響因素分解［J］. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2011，21（8）：80-86.

［50］吳賢榮，張俊飚，田 云，等. 中國(guó)省域農(nóng)業(yè)碳排放：測(cè)算、效率變動(dòng)及影響因素研究——基于DEA-Malmquist指數(shù)分解方法與Tobit模型運(yùn)用［J］. 資源科學(xué)，2014，36（1）：129-138.

［51］朱詠莉. 亞熱帶稻田生態(tài)系統(tǒng)CO₂通量研究［D］. 楊凌：中國(guó)科學(xué)院研究生院（教育部水土保持與生態(tài)環(huán)境研究中心），2005.

［52］劉允芬. 中國(guó)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)碳匯功能［J］. 農(nóng)業(yè)環(huán)境保護(hù)，1998（5）：197-202.

［53］費(fèi)敦悅. 基于渦度相關(guān)的農(nóng)田CO₂通量和光能利用率研究［D］. 南京：南京信息工程大學(xué)，2016.

［54］余凌翔，魯韋坤，張加云，等. 烤煙葉片光合速率日變化特征及其影響因素分析［J］. 氣象與環(huán)境科學(xué)，2021，44（5）：79-86.

［55］王發(fā)展，金伊楠，李子瑋，等. 干旱脅迫下外源ALA對(duì)烤煙幼苗光合特性和抗氧化能力的影響［J］. 中國(guó)煙草科學(xué)，2020，41（1）：22-29.

［56］吳 璐，劉曉迎. 河南煙區(qū)烤煙生育期地表溫度日較差變化對(duì)烤煙化學(xué)品質(zhì)指標(biāo)的影響［J］. 氣象與環(huán)境科學(xué)，2020，43（1）：18-25.

［57］張廣富，趙銘欽，韓富根，等. 烤煙凈光合速率與生理生態(tài)因子的關(guān)系［J］. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版），2011，37（2）：187-192.

［58］孫志偉. 供氮量對(duì)烤煙葉片光合特性及光合氮利用效率的影響［D］. 北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院，2020.

［59］穰中文，李思純，劉 佳，等. 種植密度與施氮量對(duì)煙田小氣候及煙株光合特性的影響［J］. 湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2019，45（3）：258-263.

［60］曾朝旭. 太原盆地冬小麥農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)水分利用效率與CO₂凈交換的關(guān)系研究［D］. 太原：山西大學(xué)，2011.

［61］王 璐. 夏玉米農(nóng)田土壤二氧化碳排放通量研究［D］. 合肥：安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)，2012.

［62］董莉茹. 黃土丘陵區(qū)刺槐林深層土壤碳通量研究［D］. 楊凌：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2014.

［63］賈 磊. 基于多通道密閉式動(dòng)態(tài)箱法對(duì)養(yǎng)殖塘CH₄和CO₂通量特征研究［D］. 南京：南京信息工程大學(xué)，2021.

［64］Steduto P，Cetinkokü O，Albrizio R，et al. Automated closed-system canopy-chamber for continuous field-crop monitoring of CO₂and H₂O fluxes［J］. Agricultural and Forest Meteorology，2002，111（3）：171-186.

［65］Hutchinson G L，Livingston G P，Healy R W，et al. Chamber measurement of surface-atmosphere trace gas exchange：numerical evaluation of dependence on soil，interfacial layer，and source/sink properties［J］. Journal of Geophysical Research（Atmospheres），2000，105（D7）：8865-8875.

［66］Levy P E，Gray A，Leeson S R，et al. Quantification of uncertainty in trace gas fluxes measured by the static chamber method［J］. European Journal of Soil Science，2011，62（6）：811-821.

［67］溫學(xué)發(fā)，孫曉敏，劉允芬，等. 線性和指數(shù)回歸方法對(duì)土壤呼吸CO₂擴(kuò)散速率估算的影響［J］. 植物生態(tài)學(xué)報(bào)，2007，31（3）：380-385.

［68］魏甲彬. 雙季稻田碳交換及其對(duì)稻田冬季利用的響應(yīng)［D］. 長(zhǎng)沙：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)，2017.

［69］孫小祥，常志州，楊桂山，等. 長(zhǎng)三角地區(qū)稻麥輪作生態(tài)系統(tǒng)凈碳交換及其環(huán)境影響因子［J］. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2015，23（7）：803-811.

［70］許 琰，周石硚，晉綠生，等. 新疆北部覆膜滴灌棉田的碳交換日、生長(zhǎng)季變化特征［J］. 干旱區(qū)地理，2013，36（3）：441-449.

［71］王尚明，胡繼超，吳高學(xué)，等. 亞熱帶稻田生態(tài)系統(tǒng)CO₂通量特征分析［J］. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2011，31（1）：217-224.

［72］徐昔保，楊桂山，孫小祥. 太湖流域典型稻麥輪作農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳交換及影響因素［J］. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2015，35（20）：6655-6665.

［73］李 琪，胡正華，薛紅喜，等. 淮河流域典型農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳通量變化特征［J］. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2009，28（12）：2545-2550.

［74］陳少鵬，段躍芳. 中國(guó)農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)研究的現(xiàn)狀、熱點(diǎn)與趨勢(shì)［J］. 地球科學(xué)進(jìn)展，2023，38（1）：86-98.

［75］羅懷良.國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)碳源/匯效應(yīng)研究：視角、進(jìn)展與改進(jìn)［J］. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2022，42（9）：3832-3841.

［76］田 云，張俊飚.中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)凈碳效應(yīng)分異研究［J］. 自然資源學(xué)報(bào)，2013，28（8）：1298-1309.

［77］陳 儒，鄧 悅，姜志德.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項(xiàng)目的綜合碳效應(yīng)分析與核算研究——基于陜西安塞的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)［J］. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2017（3）：23-34.

［78］黃祖輝，米松華.農(nóng)業(yè)碳足跡研究——以浙江省為例［J］. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題，2011（11）：40-47，111.

［79］段華平，張 悅，趙建波，等. 中國(guó)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳足跡分析［J］. 水土保持學(xué)報(bào)，2011，25（5）：203-208.

［80］尚 杰，吉雪強(qiáng)，石 銳，等. 中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放效率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及驅(qū)動(dòng)因素研究［J］. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)（中英文），2022，30（4）：543-557.

［81］劉貴斌，黃 璜，周江偉，等. 湖南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡分析［J］. 作物研究，2016，30（6）：666-673.

［82］李明琦，劉世梁，武 雪，等. 云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡時(shí)空變化及其影響因素［J］. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2018，38（24）：8822-8834.

［83］王 梁，趙 杰，陳守越.山東省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳源、碳匯及其碳足跡變化分析［J］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，21（7）：133-141.

［84］張 精，方 堉，魏錦達(dá)，等. 基于碳足跡的安徽省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳源/匯時(shí)空差異［J］. 福建農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2021，36（1）：78-90.

［85］周 陶，高 明，謝德體，等. 重慶市農(nóng)田系統(tǒng)碳源/匯特征及碳足跡分析［J］. 西南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2014（1）：96-102.

［86］葉文偉，王城城，趙從舉，等. 近20年海南島熱帶農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡時(shí)空格局演變［J］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2021，42（10）：114-126.

［87］王鈺喬，濮 超，趙 鑫，等. 中國(guó)小麥、玉米碳足跡歷史動(dòng)態(tài)及未來趨勢(shì)［J］. 資源科學(xué)，2018，40（9）：1800-1811.

［88］史磊剛，陳 阜，孔凡磊，等. 華北平原冬小麥—夏玉米種植模式碳足跡研究［J］. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2011，21（9）：93-98.

［89］武 寧，王恩慧，王充卯，等. 耕作方式對(duì)小麥—玉米兩熟農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡的影響［J］. 山東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，49（6）：34-40.

［90］趙海蕊.中國(guó)省域碳排放效率演變特征測(cè)度及影響因素研究［D］. 北京：華北電力大學(xué)，2019.

［91］劉 勇，張俊飚，張 露.基于DEA-SBM模型對(duì)不同稻作制度下我國(guó)水稻生產(chǎn)碳排放效率的分析［J］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，23（6）：177-186.

［92］孔 立，朱立志.馬鈴薯生產(chǎn)的碳排放優(yōu)勢(shì)研究——基于農(nóng)業(yè)投入品和LMDI模型的實(shí)證分析［J］. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2016（7）：111-121.

［93］張景鳴，張 濱.黑龍江省農(nóng)業(yè)溫室氣體排放核算方法［J］. 統(tǒng)計(jì)與咨詢，2017（2）：14-16.

［94］胡永成，陳紅舉，段理杰.省級(jí)農(nóng)業(yè)溫室氣體清單編制工作研究［J］. 河南科學(xué)，2016，34（5）：692-697.

［95］田 云，王夢(mèng)晨.湖北省農(nóng)業(yè)碳排放效率時(shí)空差異及影響因素［J］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2020，53（24）：5063-5072.

［96］王兆峰，杜瑤瑤.基于SBM-DEA模型湖南省碳排放效率時(shí)空差異及影響因素分析［J］. 地理科學(xué)，2019，39（5）：797-806.

［97］黃和平，王智鵬.江西省農(nóng)用地生態(tài)效率時(shí)空差異及影響因素分析——基于面源污染、碳排放雙重視角［J］. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2020，29（2）：412-423.

［98］王 帥，趙榮欽，楊青林，等. 碳排放約束下的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率及其空間格局——基于河南省65個(gè)村莊的調(diào)查［J］. 自然資源學(xué)報(bào)，2020，35（9）：2092-2104.

［99］王海飛.基于SSBM-ESDA模型的安徽省縣域農(nóng)業(yè)效率時(shí)空演變［J］. 經(jīng)濟(jì)地理，2020，40（4）：175-183，222.

［100］楊小娟，陳 耀，高瑞宏. 甘肅省農(nóng)業(yè)環(huán)境效率及碳排放約束下農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算研究［J］. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2021，42（8）：13-20.

［101］吳昊玥，黃瀚蛟，何 宇，等. 中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放效率測(cè)度、空間溢出與影響因素［J］. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)（中英文），2021（10）：1762-1773.

［102］周 健，鄧一榮，莊長(zhǎng)偉. 中國(guó)碳交易市場(chǎng)發(fā)展進(jìn)程、現(xiàn)狀與展望研究［J］. 環(huán)境科學(xué)與管理，2020，45（9）：1-4.

［103］胡婉玲，王紅玲，張 杲. 氣候智慧型農(nóng)業(yè)碳減排及碳交易市場(chǎng)機(jī)制探討［J］. 社會(huì)科學(xué)動(dòng)態(tài)，2020（2）：46-50.

［104］孫 芳，林而達(dá). 中國(guó)農(nóng)業(yè)溫室氣體減排交易的機(jī)遇與挑戰(zhàn)［J］. 氣候變化研究進(jìn)展，2012，8（1）：54-59.

［105］楊長(zhǎng)進(jìn). 碳交易市場(chǎng)助推鄉(xiāng)村振興低碳化發(fā)展的實(shí)踐與路徑探索［J］. 價(jià)格理論與實(shí)踐，2020（2）：18-24.

［106］田 永. 中國(guó)減排定價(jià)機(jī)制的實(shí)踐探究——紀(jì)念價(jià)格改革四十周年［J］. 價(jià)格理論與實(shí)踐，2018（12）：29-33.

［107］田 永. 低碳”三農(nóng)“與碳交易抵消機(jī)制的關(guān)聯(lián)性研究——基于碳交易驅(qū)動(dòng)鄉(xiāng)村振興低碳化發(fā)展的分析［J］. 價(jià)格理論與實(shí)踐，2019（8）：46-51.

［108］許廣月. 中國(guó)低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展研究［J］. 經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2010（10）：72-78.

［109］李曉燕，何曉玲.四川發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的基本思路——基于國(guó)內(nèi)外經(jīng)驗(yàn)借鑒與啟示［J］. 農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2012（11）：48-52.

［110］韓 松，秦 路，張建倫. 國(guó)際農(nóng)業(yè)土壤碳交易機(jī)制發(fā)展現(xiàn)狀、問題及啟示［J］. 世界農(nóng)業(yè)，2014（8）：38-42.

［111］陳昌洪. 低碳農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化理論分析與發(fā)展對(duì)策［J］. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2016，16（1）：52-58.

［112］馬明英，黃德林. 我國(guó)氣候智慧型農(nóng)業(yè)發(fā)展困境與農(nóng)業(yè)碳交易驅(qū)動(dòng)［J］. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（4）：3-5.

［113］年琳玉，王夢(mèng)軍，孫笑陽，等. 碳中和技術(shù)研究進(jìn)展及對(duì)農(nóng)業(yè)碳減排的展望［J］. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2022，50（11）：1-13.

［114］李 鶴，張 婧. 農(nóng)業(yè)碳交易與農(nóng)村扶貧［J］. 中南民族大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2010，30（6）：118-122.

［115］金書秦，韓冬梅，林 煜，等. 碳達(dá)峰目標(biāo)下開展農(nóng)業(yè)碳交易的前景分析和政策建議［J］. 農(nóng)村金融研究，2021（6）：3-8.